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深度学习是机器学习的一个子集,它使用算法或“人工神经网络”的复杂分层结构来分析数据。深度学习可以自动化大量功能提取,识别相似的模式,并使用决策边界适当地群集输入。深度学习的好处包括除了自动模式识别外,还可以高精度地处理大型和非结构化数据。深度学习应用的示例包括计算机视觉(例如,自动驾驶汽车和面部识别);自动语音识别,例如虚拟助手(例如Siri,Alexa,Cortana和Google);用于客户查询,反馈和投诉的聊天机器人;翻译(例如,语言和图像为文本,反之亦然);和生成AI(例如文本,音频和图像生成)。